这些新的思潮和趋势使现代BI系统更加强大和灵活，能够更好地满足用户的数据分析和洞察需求。
互联网赋能的核心意义，在于对各业态、各职责形成更为体系与高效的实用价值，上期分享，我们以“BI（即商务智能）”为主题，旨在分解其功能，最终评估是否适应各企业发展。
BI商业智能软件一般都会提供若干数据整合、数据查询、分析与评价、数据可视化及数据分享的手段，但是在BI项目的构建与实施过程中，如果不按照一定的应用组织思路、数据分析模式及分析流程使用这些工具或手段，呈现给最终用户的将是独立的工具集和离散的分析内容，BI系统的整体应用效果将大打折扣。同时，最终用户也了解数据分析模式及数据分析流程方面的一些常用理论和方法，以便形成自己的分析内容组织思路，从而有效开展数据决策分析工作。这方面目前已有多种卓有成效的理论及实践体系，本文基于既往经历的典型BI/DW项目实施经验及
综上所述，现代BI系统能够弥补传统BI系统的局限性，满足企业对更灵活、实时和综合性数据分析和决策支持的需求。
如今，数据化转型已经成为了企业进行精细化管理的重头戏，十年前我们有OA、ERP，但是随着企业管理质量和要求的不断提高，单一的ERP系统可能已经满足不了一些大型企业的管理需求，难以支持现代化的企业数据运营。
晚高峰时段，导航软件总能找到路程最短、堵车最少的路线；运动过程中，穿戴式设备可以记录人的心率、速度等数据，进而判断最适合用户的锻炼方式…… 这些都离不开数据分析。
之前可能听说过Power BI、Tableau等用于商业分析的工具，但是你可能会认为它们就是用来制作图、仪表盘和报告的。
在大数据概念“泛滥”的今天，BI对于企业的价值越来越明显，然而大部分的企业还在这条路上探索。
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在现代商业环境中，企业的业务需求日趋复杂，对数据分析的依赖也越来越深。从实时销售情况到市场趋势分析，从客户行为研究到产品优化调整，每一个环节都离不开数据的支撑。然而，传统的数据分析平台，如指标平台和BI平台，往往分割在不同的系统和团队中，导致数据孤岛的形成，降低了数据分析和应用的效率，影响了企业的决策速度和准确性。在这样的背景下，如何将数据分析的各个环节进行有效的整合，提升数据管理和应用的效率，满足企业对实时、准确的数据分析和决策的需求，成为业界共同关注的问题。
本文是《维度建模》后续文章的基础。我们首先从宏观层面上考察数据仓库和商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence，DW/BI）系统。DW/BI系统首先应该仔细考虑的问题是业务需求。《维度建模》系列文章将紧紧抓住业务需求这一要点，逐步深入探讨逻辑设计、物理设计以及采用有关技术和工具的决策等问题。
BI是Business Intelligence的英文缩写，译作商业智能，又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
IDC+BIM，或将带来数据中心新革命。你是选择做这场革命的推动者、追随者，还是旁观者？ 一、什么是BIM 美国国家BIM标准对BIM的定义很清晰： 1.一个设施（建设项目）物理和功能特性的数字表达。 2.一个共享的知识资源。 3.一个分享有关这个设施的信息，为该设施从概念开始的全生命周期的所有决策提供可靠依据的过程。 4.在项目不同阶段不同利益相关方通过在BIM中插入、提取、更新和修改信息以支持和反应其各自职责的协同作业。 圈内人已经非常清楚BIM不是一个软件。在BIM与CAD在差异上，有一个比喻很形
其实这是相当错误的理解，但有这种错误观念也不怪大家，因为这两者都是大数据时代下的数据工具，两者的功能确实也有所重合，但两者在本质上还是存在较大差异。
百度百科上BI的定义是：商业智能（Business Intelligence，简称：BI），指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。BI产品则是将上述过程流程化的平台化产品，在降低数据获取、分析成本方面，契合中台的思想，因此也是作为数据中台解决方案的重要模块。
企业搭建和使用BI平台的方式，主要结合业务的发展阶段。系统建设必须做到全盘考虑、统筹规划，满足今后扩展多方面功能的需要，为今后建立完善的商业智能系统打下良好基础。另一方面，BI系统的建设是一个不断演化发展的过程，包括完善数据模型、扩充数据主题、增加数据源、丰富业务应用等。必须采取分步实施的方法，初期阶段主要任务是系统基础设施建设，解决迫切的业务问题。然后持续分阶段地对业务问题进行改善，以每一个小阶段的改善成果来促进对实施团队及用户的正向激励，减少项目实施过程中的阻力。 BI系统的实施需要遵循以下原则： 1) 分步实施，循序渐进原则。 建立系统不是一蹴而就的，一次一步的方式有效地降低了风险。 2) 迭代演化的原则。 在使用系统的过程中，不可避免地会出现新需求的增加，尤其需求变化快速，和当前有很大的差异，系统的实施实际上是建立一个良性循环的迭代过程，成功的标志在于建立一个良性的迭代过程，并且持续地使用。 3) 用户参与的原则。 系统成功的关键因素在于设计者和业务分析人员之间的反馈循环，系统载入数据后需要用户积极地使用和观察，然后反馈意见给设计人员进行系统的修正完善。业务用户人员发现问题或新的需求应及时反馈给设计人员，形成良性的循环。 4) 多种分析手段共存原则。 应能根据需要进行主题内部要素的扩充及主题的新增。 5) 开放性、可扩展性和标准化的原则。 系统的软硬件产品接口遵循业界的开放性标准，满足相应的技术规范要求，系统各模块之间接口实现标准化。 6) 安全性和可靠性的原则。 系统中保存了大量企业的商业秘密，系统必须提供强有力的手段保证数据的安全性，防止非法使用数据，同时也必须提供一套恢复机制，保证数据的完整可靠。 搭建BI系统的方法论 明确以上的原则之后，可以开始着手搭建BI建设方法，需要涉及以下方面的内容： 1)需求调研： BI的设计者需要对企业的结构和企业内部发生的需求和管理有清楚的了解，包括企业的组织架构、业务流程、业务痛点、BI应用场景等； 2)方法设计： 梳理出企业应该如何正确地管理这些业务活动和管理活动的方法； 3)规划落地： 把这些管理方法转化为BI的分析主题，并进一步细化落地，确定分析的数据来源、展现形式，与哪些系统做集成等； 4)优化应用： 从传统的以BI系统自助分析的方法转向用更多的扩展图形或主题来丰富BI分析的页面，使得使用更简单、UI更美观等；
IDC+BIM，或将带来数据中心新革命。你是选择做这场革命的推动者、追随者，还是旁观者？ 一、什么是BIM? 美国国家BIM标准对BIM的定义很清晰： 1.一个设施（建设项目）物理和功能特性的数字表达
BI工具即商业智能分析工具，是指使用一套方法和技术来准备、呈现和帮助分析数据的工具。将企业中已有的数据转换为知识，从而帮助企业做出明智的商业决策。这里说到的数据包括订单、库存、交易账目、客户和供应商等数据，它们来自于企业业务系统，企业所在行业和竞争对手，以及来自于企业所在的其他外部环境。
发表评论 751 views A+ 所属分类：电脑 对于多数网友来说装系统是再简单不过的了，然而乍一接触预装Windows8的品牌电脑，重装系统或装双系统却难倒了一批人。（玩笑：装系统都不会还敢自称“高手”？）前面介绍过“安全启动”以及“UEFI”，这里不做赘述。重要参考文章《 新一代UEFI BIOS科普和探 索》。 1.预装低版本Windows8，无法安装Windows8的专业版（零售版） 分析原因：品牌机的密钥 直接绑定到主板，Windows8专业版（零售版）安装之初需要输入密钥，如果主板上
很多企业在做BI项目时，一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑，帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度，及时发现企业经营管理中的问题。
前面我们详细介绍了Zabbix与乐维监控的架构与性能、Agent管理、自动发现、权限管理、对象管理、告警管理、可视化、图形图表及网络功能方面的对比分析，接下来我们将对二者其他功能进行对比分析。
随着信息化的发展，越来越多的企业开始选择商业智能BI软件。市场对于商业智能BI需求的增大，使得BI厂商之间的竞争也逐渐增大，现在商业智能BI进入到了一个快速发展的阶段，市面上出现了非常多的商业智能BI软件。作为一个即将要进行商业智能BI软件选型的企业，应该如何挑选适合自己企业的商业智能BI软件呢？
到了这个特殊时期，你的老板就一定想要查看企业整体的运转情况、销售业绩、客户实况分析、客户活跃度、Top10 sales、 产品情况、订单处理情况等信息。
大数据时代，几乎每个企业都在追求数字化转型、数据化管理，上到公司管理层战略目标制定，下到一线业务同学的项目复盘汇报、甚至产品经理和开发的需求沟通，都需要数据的支撑，从过去的拍脑袋的定性决策，转向一切用数据说话的定量决策。从而，带来数据获取和分析需求爆发式的增长。
近年来，随着信息技术的迅速发展和金融行业竞争的日益激烈，商业银行对数据建设和智能决策竞争能力的需求越来越迫切。通过运用大数据和人工智能等前沿技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为银行业务决策提供更准确、更合理的依据，这是商业银行普遍面临的问题。上 “BI” 成为了每个商业银行的必选项。
IT人的职业生涯中难免会遇到烂项目。有些项目是你加入时就已经烂了，有些是自己从头开始亲手做成了烂项目；
本文作为Android系统架构的开篇，起到提纲挈领的作用，从系统整体架构角度概要讲解Android系统的核心技术点，带领大家初探Android系统全貌以及内部运作机制。虽然Android系统非常庞大且错综复杂，需要具备全面的技术栈，但整体架构设计清晰。Android底层内核空间以Linux Kernel作为基石，上层用户空间由Native系统库、虚拟机运行环境、框架层组成，通过系统调用(Syscall)连通系统的内核空间与用户空间。对于用户空间主要采用C++和Java代码编写，通过JNI技术打通用户空间的Java层和Native层(C++/C)，从而连通整个系统。
“ 我最开始听说的指标平台是来自国内很多大型互联网公司，比如滴滴，贝壳找房，有赞等，都有很不错的指标平台建设实践。这让我一直以为指标平台是一个国内特有的比较火热的概念。而最近对北美市场进行调研后，我惊喜地发现原来指标平台的概念不止是国内才有，下面就和大家分享一下我了解的海外指标平台的建设情况。”
众所周知，高速比高扭矩会对传动装置引发更大的噪声、振动和不平衡性，因此多级减速驱动的初级驱动通常是上述噪声、振动和不平衡性主要来源。虽然通常需要平行轴差速器来提供轴间隙，但可以使用同轴初级驱动来最大限度地降低噪声、振动和不平衡性，或支持更高的电机速度以提高效率。Orbitless 传动是一种新的本轮齿轮结构，理论上证明它比行星级或平行轴级齿轮结构具有更高的效率和更低的噪声、振动和不平衡性，因为它的内部速度更低，齿轮啮合更少。
传统上，企业将数据战略集中在power BI商业智能（BI）上，但预测和规范分析平台的兴起，部分归功于机器学习和人工智能，正在改变这个方程式。即使是商业智能本身也在不断发展，这也是以前业务分析平台独有的功能。不过，随着互联网科技的发展，各个企业的各个业务层级都在不断扩大升级优化，理解商业智能和数据分析之间的区别与联系，明确数据分析为企业带来的价值，对于正确实施数据战略至关重要。
我们在谈BI商业智能工具和业务中台之前，首先得说说数据。数据是企业在日常管理、经营活动、行业信息和外部市场动态中产生的综合信息。在分析这些信息之后，获得的数据决定了企业对产品、服务、员工和战略做出正确决策的关键。那么如何总结分析企业内外的信息呢？这就是通过BI商业智能工具和业务中台实现的。
大海：其实Power BI属于敏捷BI工具中的一个，敏捷BI也就是自助式BI，即业务人员可以自己就可以用来做数据的整合、整理和分析，并且能出来很好的图表效果，而不需要专业的IT人员介入，所以是“自助”的，而且也因为不需要太多IT专业人员的参与，所以从自己有分析想法和需求到做出结果的过程很快，所以说非常“敏捷”。
BI（Business Intelligence）即商业智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确地提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。
数据分析工作虽然隐藏在业务系统背后，但是具有非常重要的作用，数据分析的结果对决策、业务发展有着举足轻重的作用。随着大数据技术的发展，数据挖掘、数据探索等专有名词曝光度越来越高，但是在类似于Hadoop
腾讯云 BI 是一款敏捷自助式数据分析的 BI 产品，系统采用敏捷自助式设计，提供从数据接入到模型分析、数据可视化呈现的全流程 BI 能力，能够有效整合企业多业务数据源，帮助经营者快速获取决策数据依据。使用者仅需通过简单拖拽即可完成复杂的报表输出过程，帮助用户快速实现报表的分享、推送、评论互动等协作场景，腾讯云 BI 可以辅助企业经营者快速获取决策数据依据及数据门户看板。
企业需要规划一个BI项目，却不知道从何入手，各部门都有分析需求，数量众多且复杂。信息部门在规划一个完整的BI建设方案的时候颇具挑战性。
近日，大数据分析服务供应商Teradata天睿公司举行媒体沟通会宣布，旗下Think Big公司正式进军大中华区市场，面向客户提供开源数据分析的咨询服务，融合优秀的数据仓库方案，帮助各种规模的企业建立和发展适合的技术架构，快速有效地进行多元化大数据分析。 在大数据生态系统建设中，想要整合不同技术架构的优势，就必须要有更好的工具来管理、访问和利用这些平台，尤其是需要具备实际经验的团队指导Hadoop等复杂开源系统的延伸部署。而随着客户应用或开始尝试诸多不同的技术架构或版本，面临着很多技术与路线图规划等实际问题
大海：其实Power BI属于敏捷BI工具中的一个，敏捷BI也就是自助式BI，即业务人员自己就可以用来做数据的整合、整理和分析，并且能出来很好的图表效果，而不需要专业的IT人员介入，所以是“自助”的。
前段时间，我曾写过一篇小文章——《为什么Power BI（敏捷/自助BI）会这么有用？》，从敏捷BI如何起作用的角度进行了简单的分析，今天，又有朋友提起这个问题，因此再深入探讨一下。
张经理负责分析的饮料公司最近推出了一款新的果汁饮料，市场反响热烈，但也面临着激烈的竞争。公司高层希望了解，相比于竞品，这款新饮料在不同地区的销售表现如何，尤其是在北京、上海和广州这三个主要城市。更进一步，他们还想知道销售高峰主要集中在哪个时间段，以及特定促销活动和销量提升的关系。这些具体的业务需求，张经理需要从庞大的数据海中找到答案。
你还记得的日子自动报告被称为商业智能,或者双性恋吗?不久之后,讨论工作流、流程和用户体验之间的技术和业务用户是一个真正的业务分析的定义,或BA。近期的发展数据分析,预测建模,在数据挖掘、机器学习+社会
现在，越来越多的人都听说过商业智能BI，很多人认为，BI就是做报表的。其实，报表只是BI的一部分，虽然BI应用的结果通常需要通过报表来展示，但是，BI绝对不等于报表。
只有站在数据分析与商业智能的金字塔顶端往下望，才能更好地纵览整个BI世界的结构。本章中的“五层模型”提纲挈领式的描绘了整个数据分析的过程，并以此为基础讲述了企业级BI和自助式BI的发展轨迹与未来世界对于业务人员数据分析能力的要求。
像领导驾驶舱等各种图形化的分析图表，第一眼看上去就是非常美观，报表设计好看、数据情况直观清晰，非常适合做企业实力的展示。但是BI工具真的只是一个简单的报表展示工具吗？当然不是，除了让数据更好看，BI工具还可以做到以下几点。
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本篇文章汇总了国外2018年商业智能领域多份权威报告，将普遍受到认同的核心观点进行梳理，包含AI、移动BI、自助式BI、云部署、数据治理、增强型BI等多个方向，力求为读者呈现清晰的2019年商业智能蓝图。
嵌入式分析是使任何应用程序或用户更容易获得数据分析和商业智能的技术。 商业智能是通过分析业务数据辅助决策获取数据背后的 0信息。 商业智能软件和技术包含了报表查询，OLAP，数据挖掘及高级数据分析，最终用户自助分析及仪表板监控舱等功能。 嵌入式商业智能是一种技术能力，囊括了商业智能的功能和特征，并且成为了业务系统的一个重要的构成。
2016年开始，中南医院开启了响应国家十三五规划对信息化要求的工作。中南医院将信息化的内涵延伸出三条主线：医疗质量与安全预警、医疗运营指标监测、患者服务质量多样化。
BI——商业智能，一个高大上的名字，一直被很多人认为是企业信息化中的“面子工程”。
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